导读:本文包含了最小方差预报论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:方差,最小,联立方程,电缆,参数,方程组,单片机。
最小方差预报论文文献综述
杨宁,姜丰,孟祥,杨宝[1]（2003）在《基于最小方差温度预报的电缆接头故障预警系统》一文中研究指出介绍了参数估计模型的最小二乘法和温度预报的方法,由上位管理机对多站各点的可测温度变量参数进行计算和预报,实现对电力电缆接头故障发生的提前报警。介绍了该系统的结构、原理、作用及单片机子系统和现场试验效果。该方法比单一参数限位值的传统做法在报警时间上提前,并提高了预报故障的准确性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2003年24期）
杨宁,王继忠,奚立群[2]（2001）在《基于最小方差预报的嵌入式测控网络系统研究》一文中研究指出介绍RS 2 32 /RS 485总线结构的单片机嵌入式测控网络系统的功能、最小二乘参数估计算法、预报的方法、单片机系统硬软件和现场实验效果情况 .依据系统多站各点的可测变量参数 ,由上位管理微机进行计算 ,综合数据库历史事件的记录 ,把监测参数的限位值和该参数变化率情况结合起来 ,进行智能预报 .实现对电力电缆接头故障发生的前提报警 .此方法比单一参数限位值的传统作法在报警时间上提前 ,并大大提高了预报故障的准确性 .(本文来源于《北华大学学报(自然科学版)》期刊2001年06期）
魏秀琨,刘丽华,陈希平[3]（1994）在《最小方差预报自调整比例因子FUZZY控制器》一文中研究指出将最小方差预报控制方法与模糊控制方案相结合提出了一种基于最小方差预报的自调整比例因子ＦＵＺＺＹ控制算法，将新算法对合成氨控制过程进行了仿真研究，表明本文提出的新算法具有鲁棒性强、系统控制量幅值小及变化平稳等优点，能较好地解决工业控制过程中存在的时滞现象及时滞不稳定现象．(本文来源于《甘肃工业大学学报》期刊1994年03期）
陈建伟[4]（1988）在《逐步回归最小方差集成预报法》一文中研究指出本文在不同信度下,选出多个逐步回归方程。在最小均方意义下,建立可变动最优集成预报方程,所确定的集成系数是和各时刻的预报值有关的滑动系数,它能及时地反映单个回归方程在各时刻的变化规律,从而充分地采用单个回归方程在各时刻的预报信息、本文导出整个计算过程的递推公式,便于计算机程序设计,并证明这种集成预报方程比单个回归方程提高了预报精度和可靠性。(本文来源于《华侨大学学报(自然科学版)》期刊1988年02期）
曹建树[5]（1987）在《应用最小方差准则判别分析制作冬季叁级降水概率预报》一文中研究指出判别分析准则有贝叶斯准则,费希尔准则和最小方差准则。通过比较可知,贝叶斯准则有一定局限性,它要求各类天气及其预报因子的联合分布为正态分布;而且,为了得到贝叶斯解,需要得到损失函数L。但在实际工作中,要给出反映实际情况的损失函数是困难的,通常只能由人主观给出;而且,表征各类天气及预报因子的有关物理量,大都不是正态分布。这些局限性可能影响判别效果。(本文来源于《山东气象》期刊1987年04期）
最小方差预报论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
介绍RS 2 32 /RS 485总线结构的单片机嵌入式测控网络系统的功能、最小二乘参数估计算法、预报的方法、单片机系统硬软件和现场实验效果情况 .依据系统多站各点的可测变量参数 ,由上位管理微机进行计算 ,综合数据库历史事件的记录 ,把监测参数的限位值和该参数变化率情况结合起来 ,进行智能预报 .实现对电力电缆接头故障发生的前提报警 .此方法比单一参数限位值的传统作法在报警时间上提前 ,并大大提高了预报故障的准确性 .
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最小方差预报论文参考文献
[1].杨宁,姜丰,孟祥,杨宝.基于最小方差温度预报的电缆接头故障预警系统[J].电力系统自动化.2003
[2].杨宁,王继忠,奚立群.基于最小方差预报的嵌入式测控网络系统研究[J].北华大学学报(自然科学版).2001
[3].魏秀琨,刘丽华,陈希平.最小方差预报自调整比例因子FUZZY控制器[J].甘肃工业大学学报.1994
[4].陈建伟.逐步回归最小方差集成预报法[J].华侨大学学报(自然科学版).1988
[5].曹建树.应用最小方差准则判别分析制作冬季叁级降水概率预报[J].山东气象.1987
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